请问，在stata中能否实现G•Fields分解、与Oaxaca-Blinder分解操作？

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基于已经得到的计量模型进行分解。


如不能，能过什么样的方式（软件）可实现这两项操作？

哪位同学能给我讲讲这两种分解方法。或提供相应的参考书籍。

谢谢。

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关键词：Blinder fields Oaxaca Stata field Stata 分解 fields

Oaxaca, R. (1973), "Male-Female Wage Differentials in Urban Labor Markets", International Economic Review, 14 (3): 693-709.

嗯。拜读下先。

这些操作可以用stata实现吗？还是其它软件对于这方面个有比较优势？

谢谢。

findit Oaxaca
有好几个命令可以做这件事情，stata Journal 8-4有篇文章介绍了一个最新的命令。

那么有关G•Fields分解，有没有相关的stata命令？

现在我想学习这两种操作。

findit gfield

然后下载安排文件。

再help gfields

但里面的说明并不详细。

可以参考以下文献：

期待更详细的解读。。。

我使用如下命令：
xi:heckman   employer i.status  i.race i.hukou i.area,sel( i.status i.sex age duration i.education i.race i.hukou i.
> area)

得到回归结果，但使用
gfields  
命令后老显示
last estimates not found


何故，Gfield命令对回归方程有什么要求？

而一般的reg模型可以直接用gfields命令。
如 xi:reg employer  age i.sex i.status   i.area
. xi:reg employer  age i.sex i.status   i.area
i.sex             _Isex_1-2           (naturally coded; _Isex_1 omitted)
i.status          _Istatus_1-3        (naturally coded; _Istatus_1 omitted)
i.area            _Iarea_0-2          (naturally coded; _Iarea_0 omitted)

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =    1571
-------------+------------------------------           F(  5,  1565) =   14.25
       Model |   269521194     5  53904238.8           Prob > F      =  0.0000
    Residual |  5.9198e+09  1565  3782605.38           R-squared     =  0.0435
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.0405
       Total |  6.1893e+09  1570  3942228.42           Root MSE      =  1944.9

------------------------------------------------------------------------------
    employer |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
         age |  -19.11043   5.665632    -3.37   0.001    -30.22346   -7.997401
     _Isex_2 |  -424.8835   100.6651    -4.22   0.000    -622.3361   -227.4308
  _Istatus_2 |  -346.1651   135.7591    -2.55   0.011    -612.4539   -79.87627
  _Istatus_3 |  (dropped)
    _Iarea_1 |   -142.215   170.2102    -0.84   0.404     -476.079     191.649
    _Iarea_2 |   487.5856   180.0431     2.71   0.007     134.4344    840.7368
       _cons |   2761.409   272.2159    10.14   0.000     2227.463    3295.355
------------------------------------------------------------------------------

. gfields

  Fields' decomposition of factor contributions

  Factor |  Share of SS
---------+---------------
     age |     0.0075
_Isex_2 |     0.0098
_Istatus_2|     0.0046
_Istatus_3|     0.0000
_Iarea_1 |     0.0048
_Iarea_2 |     0.0169
residual |     0.9564


为何heckman模型不行，两者不兼容？？还是因为存在inverse mill's ration,及潜在变量的回归方程？